微分和导数是什么关系
微分的定义是Δy=AΔx+o(Δx)取其中主部AΔx,又有定义dy=f(x)dx;那么应该有AΔx=f(x)dx,求证是不是...
微分的定义是Δy=AΔx+o(Δx)取其中主部AΔx,又有定义dy=f(x)dx;那么应该有AΔx=f(x)dx,求证是不是
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2个回答
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这两者是不同的,粗略来看很多人会认为这两者是一样的,但是其数学含义是不同的,而且严格说两者不是相等的关系。
从数学符号的意义上来说,dy与Δy是不同的,dx与Δx也是不同的。一般地,Δ~代表做“差(分)”运算之后的结果,是一个具体精确的表达。而d~代表做“微分”运算后的结果,里面包含有取某种极限之后的结果,是更抽象的表达。差分仅仅是直观的减法运算,而微分则包含有更为深刻的极限思想在里面。甚至也可以把微分认为是差分的极限。
我们定义函数y=F(x)
Δy=AΔx+o(Δx)来自于差分表达式:Δy=y1-y0=F(x1)-F(x0),其中x1-x0=Δx.
右边F(x1)-F(x0)相当于做了一个一阶展开(如果你学过taylor展开,可以联系起来考虑),得到线性部分AΔx和残差项o(Δx),o(Δx)指的是Δx的高阶无穷小:如果Δx是一个具体的数,那么o(Δx)就是一个具体的数;如果Δx趋向于零,那么o(Δx)比Δx“更快地”趋向于零。A是一个与x0有关而与Δx无关的量。
dy=f(x)dx就是把之前式子里Δx的高阶无穷小o(Δx)拿掉不考虑,但是这里舍弃的o(Δx)并不是等于零的,而且一个关于Δx的函数,比如当取Δx收敛到零的极限时就有limo(Δx)=0。所以你可以把dy=f(x)dx看作是Δy=AΔx+o(Δx)取某种极限后的结果。
形式上我们可以定义dy=f(x)dx为一个微分表达式,是一个相对抽象的结果。但其实质是由具体的差分形式Δy=y1-y0=F(x1)-F(x0)演化而来的。或者说dy是Δy在某种极限意义下的近似。
这里相等的只有一阶展开系数A与导数f(x),注意把上面固定的x0看做x即可。
从数学符号的意义上来说,dy与Δy是不同的,dx与Δx也是不同的。一般地,Δ~代表做“差(分)”运算之后的结果,是一个具体精确的表达。而d~代表做“微分”运算后的结果,里面包含有取某种极限之后的结果,是更抽象的表达。差分仅仅是直观的减法运算,而微分则包含有更为深刻的极限思想在里面。甚至也可以把微分认为是差分的极限。
我们定义函数y=F(x)
Δy=AΔx+o(Δx)来自于差分表达式:Δy=y1-y0=F(x1)-F(x0),其中x1-x0=Δx.
右边F(x1)-F(x0)相当于做了一个一阶展开(如果你学过taylor展开,可以联系起来考虑),得到线性部分AΔx和残差项o(Δx),o(Δx)指的是Δx的高阶无穷小:如果Δx是一个具体的数,那么o(Δx)就是一个具体的数;如果Δx趋向于零,那么o(Δx)比Δx“更快地”趋向于零。A是一个与x0有关而与Δx无关的量。
dy=f(x)dx就是把之前式子里Δx的高阶无穷小o(Δx)拿掉不考虑,但是这里舍弃的o(Δx)并不是等于零的,而且一个关于Δx的函数,比如当取Δx收敛到零的极限时就有limo(Δx)=0。所以你可以把dy=f(x)dx看作是Δy=AΔx+o(Δx)取某种极限后的结果。
形式上我们可以定义dy=f(x)dx为一个微分表达式,是一个相对抽象的结果。但其实质是由具体的差分形式Δy=y1-y0=F(x1)-F(x0)演化而来的。或者说dy是Δy在某种极限意义下的近似。
这里相等的只有一阶展开系数A与导数f(x),注意把上面固定的x0看做x即可。
追问
请把把F(x1)-F(x0) 展开 让偶参观下吧
追答
看来你还有很多基本概念不清楚,这里的过程有点抽象,如果给定F的具体形式可以直观一些。
比如F(x)=x^2
F(x1)-F(x0)=(x1+x0)(x1-x0)=(x1+x0)Δx
这是一个残差项为零的一阶展开
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微分是用线性函数在某点逼近原函数
导数把这个线性函数表达成自变量的函数
例子:y=kx
微分:在x=x_0的时候求一个线性函数逼近,是k*dx
导数:随着x的变化,用来逼近的线性函数不变,也就是导数是f(x) = k
例子:y=e^x
微分:在x=x_0的时候求一个线性函数逼近,是e^{x_0}*dx
导数:随着x_0的变化,用来逼近的线性函数也就是导数是f(x_0) = e^{x_0}
例子:z=f(x,y)
微分:在x=x_0, y=y_0的时候求一个线性函数逼近,是f_{x_0}*dx+f_{y_0}*dy , (f_x,f_y是偏导函数)
导数:....
导数把这个线性函数表达成自变量的函数
例子:y=kx
微分:在x=x_0的时候求一个线性函数逼近,是k*dx
导数:随着x的变化,用来逼近的线性函数不变,也就是导数是f(x) = k
例子:y=e^x
微分:在x=x_0的时候求一个线性函数逼近,是e^{x_0}*dx
导数:随着x_0的变化,用来逼近的线性函数也就是导数是f(x_0) = e^{x_0}
例子:z=f(x,y)
微分:在x=x_0, y=y_0的时候求一个线性函数逼近,是f_{x_0}*dx+f_{y_0}*dy , (f_x,f_y是偏导函数)
导数:....
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